Se propone un método de reconocimiento de objetivos por radar de apertura sintética (SAR) que combina la extracción de características lineales y no lineales y clasificadores. El análisis de componentes principales (PCA) y el kernel PCA (KPCA) se utilizan para extraer vectores de características de la imagen SAR original, respectivamente, que son algoritmos de extracción de características clásicos y fiables. Además, el KPCA puede compensar eficazmente la débil capacidad de descripción lineal del PCA. A continuación, se utilizan la máquina de vectores de apoyo (SVM) y la clasificación basada en la representación dispersa del núcleo (KSRC) para clasificar los vectores de características KPCA y PCA, respectivamente. Al igual que la idea de la extracción de características, la KSRC introduce principalmente funciones de kernel para mejorar la capacidad de procesamiento y clasificación de los datos no lineales. Mediante la combinación de características y clasificadores lineales y no lineales, se puede investigar mejor la estructura de datos interna de las imágenes SAR y la correspondencia entre las muestras de prueba y de entrenamiento. En el experimento, se comprueba el rendimiento del método propuesto basándose en el conjunto de datos MSTAR. Los resultados muestran la eficacia y la solidez del método propuesto.
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